加载因子
原文链接:https://blog.csdn.net/NYfor2017/article/details/105454097
记载因子
加载因子就是表示Hash表中元素的填满程度。
加载因子=填入表中的元素个数 / 散列表的长度
加载因子越大,填满的元素越多,空间利用率越高,但发生冲突的机会变大了;
加载因子越小,填满的元素越少,冲突发生的机会减小,但空间浪费了更多了,而且还会提高扩容rehash操作的次数。
冲突的机会越大,说明需要查找的数据还需要通过另一个途径查找,这样查找的成本就越高。因此,必须在“冲突的机会”与“空间利用率”之间,寻找一种平衡与折衷。
为什么HashMap需要加载因子?
一般的数据结构,不是查询快就是插入快,HashMap就是一个插入慢、查询快的数据结构。但这种数据结构容易产生两种问题:① 如果空间利用率高,那么经过的哈希算法计算存储位置的时候,会发现很多存储位置已经有数据了(哈希冲突);② 如果为了避免发生哈希冲突,增大数组容量,就会导致空间利用率不高。
解决冲突有什么方法?
1. 开放定址法
2. 再哈希法
3. 建立一个公共溢出区
4. 链地址法(拉链法)
为什么HashMap加载因子一定是0.75?
HashMap的初始容量大小默认是16,为了减少冲突发生的概率,当HashMap的数组长度到达一个临界值的时候,就会触发扩容,把所有元素rehash之后再放在扩容后的容器中,这是一个相当耗时的操作。
而这个临界值就是由加载因子和当前容器的容量大小来确定的:
在理想情况下,使用随机哈希码,在扩容阈值(加载因子)为0.75的情况下,节点出现在频率在Hash桶(表)中遵循参数平均为0.5的泊松分布。